数据集成的大数据流批一体架构

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在大数据领域,频繁面临数据同步与集成的挑战,传统架构分别处理全量与增量数据同步,效率低下且复杂。随着流批一体架构的提出,使用Flink便能够实现更高效的数据集成。通过Cdc技术捕获MySQL的变更数据,并且Kafka作为中介,实现增量数据同步。Flink在处理全量与增量数据的合并时显示出高效与准确性,最终数据可写入不同的存储系统,如HDFS、Kafka、ClickHouse或Iceberg。这种架构不仅提升了数据同步的效率,还简化了整体数据架构。适合对数据仓库、数据集成和大数据处理感兴趣的工程师和数据科学家进行学习和探讨。
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赵渝强老师
近20年IT行业从业经历,清华大学计算机软件工程专业毕业。曾任京东大学大数据学院院长,Oracle中国有限公司高级技术顾问;华为官方认证讲师。曾在BEA、甲骨文、摩托罗拉等世界500强公司担任高级软件架构师或咨询顾问。精通大数据、数据库、容器技术、中间件技术和Java技术。
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